机器学习和深度学习正在推动转型,增加了对更强大的设备上 AI 解决方案的需求。从相机到智能助手,几乎每项智能手机功能都可以找到 AI。通过模拟人类智能,AI 使设备能够自动获取信息和规则,以及得出结论并独立采取行动。借助这些功能,移动设备现在可以提供更丰富、更安全的体验。随着技术的进步,快速且节能的设备 AI 解决方案将成为解锁虚拟现实和自动驾驶等未来创新的关键,同时还能减少对云 AI 操作的依赖。
市场的增长动力是移动设备对支持人工智能的处理器的需求不断增长,以及人工智能应用的数量不断增长。基于云的复杂人工智能算法以前无法在计算机、移动电话和其他设备上执行任务。这一限制成为 AI 在消费电子产品中快速应用的绊脚石。因此,包括智能手机供应商在内的一线半导体硬件制造商越来越关注应用处理器设计和框架,这些设计和框架将使 AI 能够在设备上而不是在云端检索。由于可用频谱的使用过度饱和/可用频谱中的流量增加,移动设备连接存在高延迟、人口密集地区的网络拥塞以及信号冲突水平增加的问题。
移动设备可以从设备上的处理器中受益,这些处理器可以帮助它以最小的延迟(与云端相比低得多)实时计算数据。无人机、增强现实解决方案、摄像头以及自动驾驶和半自动驾驶汽车都需要实时运行深度学习算法来快速做出决策,因此低延迟是一个关键的设计特性。由于延迟而导致的任何通信延迟都可能带来灾难性或致命的后果。苹果(美国)和谷歌(美国)目前正在其市场上的旗舰智能手机产品中使用支持 AI 的处理器。随着人工智能越来越多地应用于自动驾驶汽车、无人机和其他移动设备,预计预测期内将有更多参与者进入该市场。近年来,对各种基于人工智能的技术的投资有所增加。这一因素推动了全球移动人工智能市场向前发展。此外,全球对支持人工智能的处理器的需求激增,推动了移动人工智能市场的发展。一些国家的政府正在制定各种优惠政策来鼓励创业文化。这一因素推动了全球市场对移动人工智能(AI)的需求。移动人工智能市场产品的一些关键应用包括相机、智能手机、汽车、无人机、AR/VR 和机器人。市场增长的限制因素是人工智能处理器的高价和人工智能专家数量有限。而机遇则在于移动设备中用于摄像头和视觉应用的专用低成本 AI 芯片,以及物联网边缘计算日益增长的需求。
根据应用,市场细分为智能手机、相机、无人机、汽车、机器人、增强现实 (AR)/虚拟现实 (VR) 和其他(智能板和 PC)。由于对实时语音处理和图像识别的需求不断增长,智能手机 AI 处理器市场正在增长。大多数 AI 处理器中的神经处理单元 (NPU) 能够并行处理、低功耗并可执行认知任务。依赖于专用 AI 芯片组的设备上 AI 预计将在今年在所有旗舰智能手机中变得更加普遍。大多数新型高端智能手机都配备了带有专用神经处理单元的 AI 芯片。面部解锁、智能显示旋转和智能通知锁定是神经处理单元中包含的 AI 功能之一。
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